كتب : ماهر بدر
أعلن الدكتور شريف فخرى محمد عبدالنبى، رئيس الجامعة المصرية الروسية، أنه فى إطار تحفيز إدارة الجامعة للباحثين على إختيار نقاط بحثية متميزة، وذلك تماشياً مع الخطة البحثية للجامعة فقد إبتكر الباحث المهندس محمد أحمد عبدالمنعم المدرس المساعد بقسم هندسة الإتصالات بـ”كلية الهندسة”، طريقة بحثية للتعرف الذاتى لأجهزة الإستقبال “receivers”، عن طريق إستخدام تقنيات معالجة الصور و “الذكاء الإصطناعى”.. مشيراً أن ذلك يأتى تفعيلاً لدور الجامعة كمؤسسة بحثية وإستشارية تتفاعل مع إحتياجات المجتمع والدولة وذلك بدعم كامل من الدكتور محمد كمال السيد مصطفى رئيس مجلس أمناء الجامعة.
فى ذات السياق، أكد الدكتور علاء البطش، عميد كلية الهندسة بالجامعة المصرية الروسية، أن الكلية تهدف الى الربط بين الدراسة الأكاديمية والبحث العلمى وأهداف التنمية المستدامة بالدولة؛ لتحقيق أقصى إستفادة ممكنة من التكنولوجيا الجديدة وتحقيق المستهدفات القومية.
من جانبها، أضافت الدكتورة شيماء مصطفى جابر، رئيس قسم هندسة الإتصالات فى كلية الهندسة بالجامعة المصرية الروسية، أن نظم الإتصالات اللاسلكية أصبحت من أكثر النظم إنتشاراً فى العالم وذلك بسبب الزيادة المرتفعة لمعدلات نقل البيانات عبر الأنظمة اللاسلكية؛ وأدى التطور فى أنظمة الإتصالات إلى وجود العديد من التحديات والمتطلبات للمستخدمين من زيادة فى الحيز المستخدم فى المساحة الموجودة فى قناة الإتصال اللاسلكية؛ لذلك ترجع الأهمية العلمية لموضوع البحث لتناوله موضوع التعرف الذاتى لأجهزة الإستقبال فى الشبكات الاسلكية بإستخدام تقنيات “الذكاء الإصطناعى” بخصائصها الفريدة وميزاتها المتطورة التى تُساهم فى التغلب على العديد من هذه التحديات.
وفى ذات الموضوع، أوضح المهندس محمد أحمد عبدالمنعم، المدرس المساعد بقسم هندسة الإتصالات فى كلية الهندسة بالجامعة المصرية الروسية، أنه تم إقتراح طريقة بإستخدام مرشحات “Gabor” مع الشبكات العصبية”CNNs” ؛ للتعرف على نوع التعديل فى الإشارة ذاتياً فى شبكات الإتصال اللاسلكية، واظهرت النتائج أن الطريقة المستخدمة لديها دقة عالية فى التعرف على سبعة أنواع من أنواع التعديل بالإشارة فى حالة وجود الضوضاء بنسب مختلفة.
أضاف المهندس محمد أحمد عبدالمنعم، أنه من أهم النتائج المترتبة على الطريقة المبتكرة الجديدة التالى:
1- التعرف الذاتى بشكل أكثر دقة لأجهزة الإستقبال “receivers” على نوع التعديل فى الإشارة دون الحاجة الى المعلومات التى كانت ترسل مع الإشارة من خلال أجهزة الإرسال فى شبكات الإتصال اللاسلكية.
2- الإستغلال الأمثل للحيز المستخدم من المساحة الموجودة فى قناة الإتصال اللاسلكية.
– أحتوت الدراسة على:
1- مناقشة الدراسات المرجعية لجميع التقنيات التقليدية والحديثة للتعرف على التعديل فى أنظمة الإتصالات اللاسلكية، وتم عمل مقارنة بين هذه التقنيات وتم مناقشة حزم البرامج المستخدمة وإستعراض التوجهات المستقبلية العامة المتعلقة بالموضوع
2- مقارنة أداء الطريقة المقترحة مع الطرق الأخرى وتظهر النتائج أن مصنف التعلم العميق”CNN” مع مرشحات ” Gabor” لديه دقة عالية فى التعرف على سبعة أنواع من أنواع التعديل المستخدمة وهم: ” BPSK، 4QAM، 8PSK، 16PSK، 8QAM، 16QAM، “32QAM and فى حالة وجود الضوضاء بنسب مختلفة.
الجدير بالذكر، أنه قد تم نشر بحثين من الدراسة:
البحث الأول فى مجلة عالمية مدرجة فى تصنيف سكوبس العالمى وهى
International Journal of Communication Systems
وعنوان البحث “A survey of traditional and advanced automatic modulation classification techniques, challenges, and some novel trends ” وفى خلال عام من النشر تم الإعلان أن البحث من بين أكثر الأبحاث عالمياً تحميلا ً فى المجلة وتم الحصول على شهادة بذلك.
والبحث الثانى للطريقة المقترحة تم نشره ايضا فى مجلة عالمية مدرجة فى تصنيف سكوبس العالمى تحت عنوان:”An efficient modulation classification method using signal constellation diagrams with convolutional neural networks, Gabor filtering, and thresholding”.
مما يذكر، أن الباحث المهندس محمد أحمد عبد المنعم، مدرس مساعد بقسم الإتصالات بكلية الهندسة الجامعة المصرية الروسية، حصل على بكالوريوس هندسة الإتصالات من: “كلية الهندسة” بالجامعة المصرية الروسية عام (2017)، وحصل على درجة الماجستير من قسم هندسة الإلكترونيات والإتصالات الكهربائية بـ”هندسة منوف” بجامعة المنوفية عام (2021)، ويدرس حاليًا للحصول على درجة الدكتوراه من قسم هندسة الإلكترونيات والإتصالات الكهربائية بـ”جامعة المنوفية”، وتشمل إهتماماته البحثية الإتصالات الرقمية، والإتصالات اللاسلكية، ومعالجة الصور، والتعلم الآلى.
